6.4: Evolución no browniana bajo selección estabilizadora
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Podemos seguir el enfoque de modelado del capítulo 3 para derivar la distribución esperada de los rasgos de las especies en un árbol bajo selección estabilizadora. La derivación es un poco larga y complicada, así que la he trasladado a un apéndice de este capítulo. Por ahora, todo lo que necesitas saber es que podemos anotar la probabilidad de un modelo de OU en un árbol filogenético (ver ecuación 6.58-6.60, a continuación).
Podemos ajustar un modelo de unidad organizativa a los datos de manera similar a cómo ajustamos los modelos BM en los capítulos anteriores. Para cualquier parámetro dado (\(\bar{z}_0\), σ 2, α y θ) y un árbol filogenético con longitudes de rama, se puede calcular un vector esperado de medias de especies y una matriz de varianza-covarianza de especie. Luego se usa la ecuación de verosimilitud para una distribución normal multivariada para calcular la probabilidad de este modelo. Esta probabilidad puede ser utilizada para la estimación de parámetros en un marco ML o Bayesiano.
Podemos ilustrar cómo funciona esto ajustando un modelo de OU a los datos del tamaño corporal de los mamíferos que hemos estado discutiendo. Usando ML, obtenemos estimaciones de parámetros\(\hat{\bar{z}}_0 = 4.60\)\(\hat{\sigma}^2 = 0.10\),\(\hat{\alpha} = 0.0082\), y\(\hat{\theta} = 4.60\). Este modelo tiene una LnL de -77.6, un poco más alta que BM, pero una puntuación A I C c de 161.2, peor que BM. Todavía preferimos el movimiento browniano para estos datos. Sin embargo, en muchos conjuntos de datos, los modelos de OU se ajustan mejor que el movimiento browniano (ver Harmon et al. 2010; Pennell y Harmon 2013).